基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子，根据适应度值来动态计算交叉和变异概率，能够得到更好的全局最优解，提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中，采用变间距差分法离散求解传热方程，对比粒子群算法、多目标遗传算法，改进的多目标遗传算法搜索效率高，得到的价值函数最小.在实际生产中，采用优化后的二冷工艺，使得总用水量减少约10%，提高了铸坯质量，达到了节能降耗的要求.     

不同阶次下分数阶SIR传染病模型的稳定性分析

建立一类考虑Logistic增长与饱和传染率的不同阶次分数阶时滞传染病模型. 首先, 利用Jacobi矩阵和特征根轨迹法, 分析该模型的局部稳定性, 并给出基本再生数; 其次, 选取分岔参数作为时滞, 给出地方病平衡点发生Hopf分岔的充分条件； 最后, 利用数值仿真验证理论分析的正确性. 研究结果表明, 分数阶次的改变会影响系统的稳定性.     

基于3D Voronoi模型形状不规则度组合梯度泡沫金属的动态冲击力学性能研究

泡沫金属的力学性能与其细观结构参数密切相关。四个形状不规则度参数梯度组合的3D Voronoi结构模型被用于开展动态冲击数值仿真实验,探究不同冲击速度下形状不规则度梯度组合类型对泡沫金属的变形特性、荷载-位移和能量吸收特性的影响。结果表明,冲击速率仅在临界速度范围内时对形状不规则度梯度组合模型的力学性能有明显影响,沿着冲击方向形状不规则度从小到大梯度组合的模型具有最优的能量吸收能力。     

雷达导引头指向误差对导弹制导的影响与对策

受相控阵天线指向误差和天线罩瞄准误差的共同影响,相控阵雷达导引头存在较严重的指向误差。当指向误差斜率超出一定范围时会造成导弹制导系统出现寄生回路振荡问题,影响系统的稳定性和制导精度,在高空尤为明显。对此，本文通过构建相控阵雷达导引头制导系统模型,分析了导引头指向误差斜率对导弹制导的影响以及产生寄生回路振荡的机理;为消除导引头指向误差斜率对制导的不利影响,在指向误差测量补偿的基础上,又给出了一种多模型扩展卡尔曼滤波的估计方法,对导引头指向误差斜率进行实时估计与补偿。数字仿真结果表明，所提方法能够有效改善导引头指向误差斜率对制导系统的不利影响,提高系统稳定性和制导精度。     

异常值和未知观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器

给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l₂范数时, 就构造了一个新的准则。由于Huber损失函数可同时描述l₁和l₂范数, 因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器, 在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时, 也有了l₁范数对异常值鲁棒的特性。而当含异常值的观测噪声统计分布未知时, 利用含未知参数的高斯混合模型描述其分布以及变分贝叶斯推理, 提出了对异常值和未知统计分布观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。仿真和实验在验证了分析结果正确的同时, 也表明提出算法的性能优于现有文献报道鲁棒类的卡尔曼滤波器。     

Methods for backcasting,nowcasting and forecasting using factor‐MIDAS: With an application to Korean GDP

We utilize mixed‐frequency factor‐MIDAS models for the purpose of carrying out backcasting, nowcasting, and forecasting experiments using real‐time data. We also introduce a new real‐time Korean GDP dataset, which is the focus of our experiments. The methodology that we utilize involves first estimating common latent factors (i.e., diffusion indices) from 190 monthly macroeconomic and financial series using various estimation strategies. These factors are then included, along with standard variables measured at multiple different frequencies, in various factor‐MIDAS prediction models. Our key empirical findings as follows. (i) When using real‐time data, factor‐MIDAS prediction models outperform various linear benchmark models. Interestingly, the “MSFE‐best” MIDAS models contain no autoregressive (AR) lag terms when backcasting and nowcasting. AR terms only begin to play a role in “true” forecasting contexts. (ii) Models that utilize only one or two factors are “MSFE‐best” at all forecasting horizons, but not at any backcasting and nowcasting horizons. In these latter contexts, much more heavily parametrized models with many factors are preferred. (iii) Real‐time data are crucial for forecasting Korean gross domestic product, and the use of “first available” versus “most recent” data “strongly” affects model selection and performance. (iv) Recursively estimated models are almost always “MSFE‐best,” and models estimated using autoregressive interpolation dominate those estimated using other interpolation methods. (v) Factors estimated using recursive principal component estimation methods have more predictive content than those estimated using a variety of other (more sophisticated) approaches. This result is particularly prevalent for our “MSFE‐best” factor‐MIDAS models, across virtually all forecast horizons, estimation schemes, and data vintages that are analyzed.     

可折叠集装箱接驳运输问题的建模与优化

对一类带时间窗的可折叠箱接驳运输问题进行了研究,其中使用可折叠箱在堆场与客户之间集散货物,一辆集卡可装载一个满箱或多个空箱,目标为集卡总工作时间的最小化.借鉴确定的活动在顶点上的图的思想,将该问题分解为满箱子问题和空箱子问题,其中满箱子问题类似于带时间窗的多旅行商问题,空箱子问题因客户的货物量可为负值而显著区别于车辆路径问题,且两个子问题之间存在访问时间耦合等关联.进而建立了问题的数学描述,设计了问题的主动禁忌搜索(reactive tabu search,RTS)求解算法,并基于随机生成的大量算例验证了算法的有效性.结果表明,相比于使用CPLEX等优化软件,RTS算法可以在更短的时间内求得问题的更优解;相比于使用标准箱的情形,使用可折叠箱可节省约13%的接驳成本.     

机构投资者持股持续性对我国上市公司业绩及风险的影响研究

通过构建机构持股持续性指标体系,从四个维度全面研究机构持股持续性对上市公司业绩及风险的影响.整体来看,机构持股比例和持股稳定性的提升显著提高了公司业绩并降低了风险,反之则相反;机构持股期限与公司业绩仅呈很弱的显著负相关,导致这一异象的原因是:机构持股期限仅是一种表象,其背后隐含的是机构频繁换股的"散户化"行为及其不同的利益诉求带来了摩擦,加剧了公司经营决策和管理的不确定性,使公司业绩下降.分组研究显示:机构持股对公司业绩及风险的影响存在异质性;机构投资者只有秉持长期价值投资才利于公司业绩的提升,而以短期投机为目的的机构投资者对公司发展有害无益;机构持股稳定性越高,越有利于降低公司业绩风险;在机构持股比例高且持股期限长的公司中,机构持股比例与期限的协同效应越强,对公司业绩的改善作用越大,反之越小;在机构低比例持股的公司中,机构持股稳定性的提升对降低公司业绩风险的作用大于机构高比例持股的公司中对应的作用.     

无风险利率影响担保市场交易结构的效应研究

担保市场交易结构是参与主体行为的分布格局,取决于担保人、债权人和债务人三方签署担保契约协议的执行结果.无风险利率是调控金融市场的政策工具,但对担保市场交易结构的影响机理和效应的研究被忽视.基于担保人资本结构本文构建担保市场均衡理论模型,推理给出无风险利率变化影响担保市场交易结构的机理假设是:随着无风险利率增高,偿付率高的优质担保人会提高其定价,压缩债务人购买担保获得的收益,但对偿付率低的劣质担保人不会产生影响,造成偿付率高的优质担保人从市场中退出,整体担保市场中优质担保人构成减少,增加担保市场的风险.同时利用我国2007-2016年上市公司提供担保实际数据进行实证检验,结果支持了假设的有效性,为我国有效防范担保市场风险的形成和演化提供了理论和实际依据.     

Google Trends and the forecasting performance of exchange rate models

In this paper, we use Google Trends data for exchange rate forecasting in the context of a broad literature review that ties the exchange rate movements with macroeconomic fundamentals. The sample covers 11 OECD countries’ exchange rates for the period from January 2004 to June 2014. In out‐of‐sample forecasting of monthly returns on exchange rates, our findings indicate that the Google Trends search query data do a better job than the structural models in predicting the true direction of changes in nominal exchange rates. We also observed that Google Trends‐based forecasts are better at picking up the direction of the changes in the monthly nominal exchange rates after the Great Recession era (2008–2009). Based on the Clark and West inference procedure of equal predictive accuracy testing, we found that the relative performance of Google Trends‐based exchange rate predictions against the null of a random walk model is no worse than the purchasing power parity model. On the other hand, although the monetary model fundamentals could beat the random walk null only in one out of 11 currency pairs, with Google Trends predictors we found evidence of better performance for five currency pairs. We believe that these findings necessitate further research in this area to investigate the extravalue one can get from Google search query data.